(57)【要約】【課題】  低コントラスト欠陥を精度良く検出することができる欠陥検出装置を提供すること。【解決手段】  本発明の欠陥検出装置は、検査対象物を撮像して検査対象物の画像データを生成する画像データ生成手段２と、画像データを画素の濃度値に基づいて処理し検査対象物の表面の欠陥を検出する画像処理手段４とを備えている欠陥検出装置であって、画像処理手段が、隣接する複数の画素によって構成される欠陥検出用ブロック内の各画素の濃度値を積算して積算値を算出し積算値を所定の閾値とを比較することにより欠陥を検出する手段であり、欠陥検出用ブロックが隣接する欠陥検出用ブロックと一部分が重なるように設定されている。【選択図】      図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物を撮像して該検査対象物の画像データを生成する画像データ生成手段と、前記画像データを画素の濃度値に基づいて処理し前記検査対象物の表面の欠陥を検出する画像処理手段とを備えている欠陥検出装置であって、
前記画像処理手段が、隣接する複数の画素によって構成される欠陥検出用ブロック内の各画素の濃度値を積算して積算値を算出し該積算値を所定の閾値とを比較することにより欠陥を検出する手段であり、
前記欠陥検出用ブロックが隣接する欠陥検出用ブロックと一部分が重なるように設定されている、
ことを特徴とする欠陥検出装置。
【請求項２】
前記画像処理手段は、欠陥検出用ブロックを縦または横方向に1画素ずつ動かしながら逐次、積算処理を行う、
請求項１に記載の欠陥検出装置。
【請求項３】
前記画像処理手段は、前記欠陥検出用ブロック内の濃度値積算に先だって、背景濃度を補正する処理を行う、
請求項１または２に記載の欠陥検出装置。
【請求項４】
前記背景濃度の補正処理が、画像データ生成手段により生成された画像データに基づいて逐次、更新される補正値に基づいて実行される、
請求項３に記載の欠陥検出装置。
【請求項５】
前記閾値が、画像データ生成手段により生成された画像データに基づいて、逐次更新される、
請求項１に記載の欠陥検出装置。
【請求項６】
前記画像処理手段は、前記欠陥検出用ブロック内の濃度値積算に先だって、濃度制限処理を行う、
請求項１に記載の欠陥検出装置
【請求項７】
画像データ生成手段がラインセンサを含み、
前記画像処理手段が、前記ラインセンサの画素毎の感度斑を補正する処理を行う、
請求項１に記載の欠陥検出装置。
【請求項８】
前記画像処理手段は、ブロックの積算値を周辺のブロックの積算値と演算し、濃淡情報を強調する処理を行う、
請求項１ないし７に記載の欠陥検出装置。
【請求項９】
前記画像処理手段は、閾値と比較して得られた検出結果を所定の範囲で集約処理する、
請求項１ないし８のいずれか１項に記載の欠陥検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、欠陥検出装置に関し、詳細には、物体表面の薄汚れ、斑、浅いキズ等の低コントラスト欠陥を検出する欠陥検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、広く用いられている物体表面の欠陥を光学的に検出する欠陥検出装置では、検査対象物に光を照射し、検査対象物からの反射光又は透過光をラインセンサ等の画像データ生成手段で画像データに変換し、この画像データを画素毎に解析することによって、物体表面の凹凸、異物、光学的歪等の欠陥を検出している。
【０００３】
欠陥検出装置によって検出すべき欠陥の中でも、薄汚れ、斑、浅いキズ等の低コントラストの欠陥は、面積は大きいが欠陥のない正常部と濃淡差が少ないため、検出することが難しく、特に、地合斑のある物体では、地合斑の影響により欠陥検出がより難しくなっている。この結果、画像データを画素毎に解析することによって、低コントラスト欠陥を検出することは困難であった。
【０００４】
このため隣接する複数の画素をまとめたフィルタブロック（欠陥検出用ブロック）を設定し、フィルタブロック内の画像データの濃度値を積算して低コントラスト欠陥を検出する欠陥検出装置が提案されている。このような欠陥検出装置では、複数の画素の濃度値を積算して積算値を算出することによって、欠陥部と正常部との濃淡の差が強調され、更に検査対象物表面の地合変化の影響が抑制されるので、低コントラスト欠陥が検出可能となっている。
本発明は、このような技術の現状に基づいてなされたものである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このような構成の欠陥検出装置では、検出すべき欠陥部Ｆが、図１に示されているように、複数のフィルタブロック１００、１０２、１０４、１０６のあるフィルタブロック、例えばフィルタブロック１０２内にのみ存在する場合には、この欠陥部Ｆが存在しているフィルタブロック１０２の濃度値の積算値のみが、欠陥が存在しない場合の積算値（基準値Ｒ）より欠陥部Ｆに相当する値ｆだけ小さくなるので（図２）、欠陥を容易に検出でき、検出精度が高くなる。
【０００６】
しかしながら、上述したタイプの欠陥検出装置ではフィルタブロック１００、１０２、１０４、１０６の位置が固定されているので、検出すべき欠陥部Ｆが、図３に示されているように、複数のフィルタブロック１００、１０２、１０４、１０６にまたがって存在する場合には、各フィルタブロック１００、１０２、１０４、１０６における積算値は、そのフィルタブロックに存在している欠陥部Ｆの面積に応じた値しか小さくならない。図３のように欠陥部Ｆが隣接する４つのフィルタブロック１００、１０２、１０４、１０６内に均等に存在しているときには、各フィルタブロック１００、１０２、１０４、１０６の積算値は、基準値Ｒよりｆ／４ずつしか小さくならない。すなわち、欠陥部Ｆが複数のフィルタブロックにまたがって存在しているときには、各フィルタブロックにおける積算値の減少度合いが小さくなるので欠陥を検出しにくくなり、検出精度が低くなる。
このように、上述した欠陥検出装置には、欠陥部Ｆの位置（欠陥部Ｆとフィルタブロックの相対位置関係）によって、欠陥検出の精度に差がでてしまうという問題がある。
【０００７】
また、上述したような欠陥検出装置で連続シートの表面の欠陥を検出する場合がある。連続シートは、製品の長さが非常に長いため、全長にわたって地合が均一であるとは限らないため、地合の変化によって、欠陥の検出精度にばらつきが発生してしまうという問題もある。
【０００８】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、低コントラスト欠陥を精度良く検出することができる欠陥検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明によれば、検査対象物を撮像して該検査対象物の画像データを生成する画像データ生成手段と、前記画像データを画素の濃度値に基づいて処理し前記検査対象物の表面の欠陥を検出する画像処理手段とを備えている欠陥検出装置であって、前記画像処理手段が、隣接する複数の画素によって構成される欠陥検出用ブロック内の各画素の濃度値を積算して積算値を算出し該積算値を所定の閾値とを比較することにより欠陥を検出する手段であり、前記欠陥検出用ブロックが隣接する欠陥検出用ブロックと一部分が重なるように設定されていることを特徴とする欠陥検出装置が提供される。
【００１０】
本発明の他の好ましい態様によれば、前記画像処理手段は、欠陥検出用ブロックを縦または横方向に1画素ずつ動かしながら逐次、積算処理を行う。
このような構成によれば、欠陥を検出するためのブロックが実質的に連続移動することになるので、低コントラスト欠陥が確実に検出される。
【００１１】
本発明の他の好ましい態様によれば、前記画像処理手段は、前記欠陥検出用ブロック内の濃度値積算に先だって、背景濃度を補正する処理を行う。
このような構成によれば、背景濃度の影響が排除されるので、低コントラスト欠陥が確実に検出される。
【００１２】
本発明の他の好ましい態様によれば、前記背景濃度の補正処理が、画像データ生成手段により生成された画像データに基づいて逐次、更新される補正値に基づいて実行される。
このような構成によれば、背景濃度の影響が排除されるので、低コントラスト欠陥がより確実に検出される。
【００１３】
本発明の他の好ましい態様によれば、前記閾値が、画像データ生成手段により生成された画像データに基づいて逐次、更新される。
このような構成によれば、閾値が検査対象物の状態変化等を反映してリアルタイムで変更されるので、低コントラスト欠陥がより確実に検出される。
【００１４】
本発明の他の好ましい態様によれば、前記画像処理手段は、前記欠陥検出用ブロック内の濃度値積算に先だって、濃度制限処理を行う。
【００１５】
本発明の他の好ましい態様によれば、画像データ生成手段がラインセンサを含み、前記画像処理手段が、前記ラインセンサの画素毎の感度斑を補正する処理を行う。
このような構成によれば、ラインセンサの感度斑が排除されるので、低コントラスト欠陥がより確実に検出される。
【００１６】
本発明の他の好ましい態様によれば、前記画像処理手段は、ブロックの積算値を周辺のブロックの積算値と演算し、濃淡情報を強調する処理を行う。
本発明の他の好ましい態様によれば、前記画像処理手段は、閾値と比較して得られた検出結果を所定の範囲で集約処理する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、低コントラストの欠陥を精度良く検出することができる欠陥検出装置が提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
次に、添付図面を参照して、本発明の好ましい実施形態の欠陥検出装置を説明する。
図５は、本発明の実施形態による欠陥検出装置の概略構成図である。この欠陥検出装置は、生産ライン上を矢印Ａ方向に連続的に搬送されるシート（検査対象物Ｓ）の表面上の欠陥を光学的に検出する装置である。
図５に示されているように、欠陥検出装置は、走行する検査対象物Ｓに検査光を照射する光源１と、光源１から照射され検査対象物Ｓの表面で反射された光を受け検査対象物表面の画像データを生成する画像データ生成２と、画像データ生成手段２によって生成された画像データを処理し検査対象物Ｓの表面上の欠陥を検出する画像処理装置４と、を備えている。
【００１９】
光源１は、高周波点灯の蛍光灯、ロッド照明、光ファイバを一列に配列させたファイバ照明またはＬＥＤ照明等の線状の光を発生することができる照明装置によって構成され、検査対象物Ｓの搬送方向と直交する方向に延びるように配置されている。
本実施形態においては、検査対象物Ｓからの反射光を画像データ生成手段２で受光しているが、検査対象物Ｓを透過した光を画像データ生成手段２で受光する構成でもよい。
【００２０】
画像データ生成手段２は、入射した光を電気信号に変換して画像データを生成するＣＣＤカメラ等、固体撮像素子を用いた装置を備えている。本実施形態では、画像データ生成手段２の撮像素子として、受光部が１列に配置されたラインセンサを、走行中の検査対象物Ｓの搬送方向と直交する方向に延びるように配置し、搬送される検査対象物（シート）Ｓの１次元画像を順次、撮像することによって２次元画像を得ている。
【００２１】
本実施形態では、検査対象物Ｓは生産ラインを走行する連続又は枚葉状の金属板、フィルム、紙、不織布、樹脂板、ガラス板等のシートであるが、検査対象物はシートに限定されるものではない。また、検査対象物Ｓを固定し、画像データ生成手段２を移動させる構成でもよい。
【００２２】
次に、図６を参照して、画像処理装置４の構成を説明する。
画像処理装置４は、演算装置（ＣＰＵ）、記憶装置（メモリ）等を備えたコンピュータ等によって構成され、画像データ生成手段２から入力されたアナログ画像信号をデジタル値に変換する画像入力部６と、ＣＰＵが入力された画像データに基づいて補正係数を演算することができるように画像入力部６で得られたデジタル信号を記憶するラインメモリ８と、画像入力部６で変換されたデジタル信号に含まれるラインセンサの画素オフセット電圧のばらつきや感度斑を補正処理する画素斑補正部１０と、画素斑補正部１０での補正で用いる係数を保持する斑補正係数メモリ１２と、画像入力部６で得られたデジタル信号に含まれるレンズの周辺部の光量低下や照明の斑といった低周波領域の補正処理し、ほぼ均一な明るさのラインセンサの画像データを得る背景処理部１４と、背景処理部１４での補正で用いる係数を保持する背景処理係数メモリ１６とを備えている。
【００２３】
画像処理装置４は、さらに、正常部とのコントラスト差は大きいが欠陥サイズの小さな欠陥を除く濃度制限部１８と、ブロック積算を行うために必要な画像データを保持しておくための画像メモリ２０と、隣接する複数の画素をまとめた欠陥検出用ブロックを設定しこの欠陥検出用ブロックの位置を画像データ上で縦または横に連続的にずらしながらブロック内の画素の濃度値を積算して積算値を算出するブロック積算部２２と、積算値と閾値とを比較して欠陥の有無の判定を行う判定処理部２４と、判定処理部２４での比較に用いる閾値を保持する閾値メモリ２６と、欠陥の検出情報を所定の範囲で集約しデータ量を減らす集約処理部２８と、画像処理装置のＣＰＵ或いは他の外部機器に欠陥情報を出力するためのデータ出力部３０とを備えている。
【００２４】
本実施形態では、画像入力部６は、アナログ画像信号を、１０ビットすなわち１０２４濃度階調のデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器を備えている。また、画像入力部のＡ／Ｄ変換器を画像データ生成手段２に内蔵させる構成でも良い。
【００２５】
ラインメモリ８には、ラインサンサの最低１ライン分の画像データが保存される。また画素斑処理、背景処理、ブロック処理後の各画像データが選択されて書き込まれる構成でもよい。
【００２６】
画素斑補正部１０は、画像入力部６で得られた画像データと、画素斑係数メモリ１２に記憶されている所定の係数を加算あるいは減算する加減算器を備え、この加減算器によって、画像入力部６で得られたデジタル信号に含まれるラインセンサの画素オフセット電圧のばらつきや感度斑を補正処理する。
【００２７】
斑補正係数メモリ１２には、画素毎に、その画素の画像データ（濃度値）を平均値と、前画素（隣接する上流側画素）の平均値との差が、斑補正係数としてラインセンサの画素数分書き込まれているる。係数値として、先頭画素との差を用いるように構成してもよい。
【００２８】
背景処理部１４は、画素斑補正部１０で補正された画像データに、背景補正係数メモリ１６に記憶されている係数を乗ずる乗算器を備え、この乗算によって、レンズ周辺部の光量低下や照明斑に起因する検査対象とは無関係に生ずる斑を補正している。
【００２９】
背景処理部１４は、正常部の地合変動が大きい検査対象物の地合の影響を減じるための平滑化フィルタ等び下流側の検査処理を容易にするための処理機能を備えていてもよい。また、背景処理部１４を、画素斑補正部１０の上流側に配置する構成でも良い。
【００３０】
画素濃度制限部１８は、画像データと所定の制限値の比較する比較器により、正常部とのコントラスト差は大きいがサイズは小さい欠陥を示す画像データを排除している。
【００３１】
ブロック積算部２２は、欠陥検出用ブロック内の画素内の濃度値を積算して積算値を算出する加減算器を備え、さらに、欠陥検出用ブロックを移動させる機能も備えている。
【００３２】
判定処理部２４は、積算値と閾値を比較する比較器を備え、この比較結果に基づいて欠陥の有無を判定する。尚、閾値メモリ２６は、ラインセンサの画素数分の閾値を保持するサイズを持つ。
【００３３】
次に、本発明の実施形態の欠陥検出装置の動作を説明する。
先ず、所定速度で搬送経路上を走行するシート状の検査対象物Ｓに、光源１からの検査光を照射する。検査対象物Ｓの表面で反射された光は、画像データ生成手段２で画像データに変換される。画像データ生成手段２に備えられたラインセンサは、１次元のアナログデータを生成し、このデータは画像処理装置４に備えられた画像入力部６に送信する。
画像処理装置４の入力部６では、画像データ生成手段２から送られた１次元のアナログデータが各画素の濃度値を示す８ｂｉｔのデジタルデータに変換される。次いで、このデジタルデータは、画素斑補正部１０に送られる。
【００３４】
次に図７を参照して、画像処理装置４の画素斑補正部１０で行われる処理を説明する。図７（ａ）は、画素斑補正部１０に入力される濃度値を示す画像データの一部を示す。この画像データの横方向の１並び（１行）は、画像データ生成手段２のラインサンサによって一時に取得される濃度値に対応している。
【００３５】
図７（ｂ）は、図７（ａ）の濃度値の縦方向の平均値、即ち、ラインセンサの画素（受光素子）毎の平均値である。一般的なＣＣＤラインセンサでは、画素（受光素子）の感度ばらつきが、数％〜１０％程度ある。このようなばらつきを補正するため、画素毎に、図７（ｂ）の平均値と、直前（図７（ｂ）では左側即ち上流側）の画素の平均値との差を求め、これを斑補正係数（図７（ｃ）上段）として、この斑補正係数を斑補正係数メモリ１２に保持している。このような構成では、前画素との差分だけをメモリに保持するので、メモリのビット数を有効に活用できる。
【００３６】
本実施形態の画素斑補正部１０では、斑補正係数メモリ１２に保持されている斑補正係数列（図７（ｂ））の先頭の値から、その画素までの斑補正係数の累積値である斑補正係数累積値（図７（ｃ）下段）を、その画素の斑補正係数としている。
【００３７】
画素斑補正部１０は、入力された濃度値（図７（ａ））に斑補正係数累積値（図７（ｃ）下段）を加算して、（図７（ｄ））に示すような斑補正済みのデータとする。この補正済みデータでは、図７（ｅ）に示されているように、画素間の平均値のばらつきが減少させられている。
以上のような、画素斑補正部１０での補正によって、画素の感度斑を誤って縦スジと出する可能性が減少する。
【００３８】
次に図８を参照して、背景処理部１４で行われる処理を説明する。図８（ａ）は、背景処理部１４に送られる１ライン分の濃度値を表す画像データの強度分布を示すグラフである。レンズの周辺部は中心部に比べて光量が低下するため、幅方向の強度が同じ反射光を受光した場合であっても、ラインセンサの周辺部の画素からの出力は中心部の画素からの出力よりも低くなってしまう。その結果、画像データ生成手段２に入力される画像データのレベル（濃度値）も、図８（ａ）に示されているように中心部で大きくなる。
また、照明手段１の照射光に斑があるときにも、ラインセンサの画素位置によって出力レベルが異なってくることがある。
【００３９】
このようなラインセンサの出力レベルの差をなくすための補正が、背景処理部１４で行われる。まず、図８（ａ）に示されているような分布（濃度分布）の画像データと乗算した結果が、レベルがほぼ一定（図８（ｂ））となるような背景補正係数（図８（ｃ））を算出し、これを背景補正係数メモリ１６に記憶しておく。背景処理部１４では、入力された画像データに、このような背景補正係数を乗じて、ラインセンサの出力レベルの差を打ち消す。尚、背景補正係数を算出する際には、地合などによるノイズ成分を除去するため、必要に応じて平滑化処理を加えてもよい。
【００４０】
本実施形態では、背景補正係数が検査対象物の地合変化等に応じて、背景補正係数が逐次、更新されるように構成されている。このような更新を可能にするため、背景補正係数メモリ１６が、２つの背景補正係数保持領域を備えるように構成し、一方の領域を背景処理部１４で使用中の背景補正係数を保持する領域とし、他方の領域を更新中の背景補正係数を保持する領域としている。他方の領域での背景補正係数の更新が完了すると、背景処理部１４が背景補正係数を読み込むラインを他の領域側に切り替え、更新された背景補正係数が使用される。この結果、照明手段２のランプ劣化や、検査対象物Ｓの地合変動があっても、これらの起因する正常部の画像データの変動が抑制され、正常部の画像データが常時ほぼ一定に維持される。
また、画像データを目視で確認する場合、目視と画像データとをほぼ一致させることができる。
【００４１】
次に図９を参照して、画素濃度制限部１８で行われる処理の内容を説明する。図９（ａ）〜（ｄ）は、画素濃度制限部１８に送られる濃度値を表す画像データの一部である。データの横方向の並びは、画像データ生成手段２のラインセンサによって一時に取得される濃度値の行であり、各行の濃度値が、検査対象物Ｓの移動に伴い順次、生成される。図９（ａ）は正常部の濃度値を示す画像データ、図９（ｂ）は薄汚れ欠陥部を含む検査対象物表面の濃度値を示す画像データ、図９（ｃ）は黒点を含む検査対象部の濃度値を示す画像データ、図９（ｄ）は画像濃度制限部１８で処理された後の図９（ｃ）に対応する濃度値を示す画像データである。
【００４２】
本実施形態の画素濃度制限部１８では、濃度値の大きさを９５から１０５の間に制限する処理が実行される。すなわち、９５より小さい濃度値は９５に変換され、１０５より大きな濃度値は１０５に変換される。この濃度値の制限範囲は、検査対象物、検出する欠陥、検査対象物の地合の変動等に合わせて任意に変更することができる。
【００４３】
薄汚れ欠陥部を含む示す図９（ｂ）の画像データには、濃度値９５よりも小さい値も、濃度値１０５よりも大きい値も存在しないため、データは画素濃度制限部１８によって変換されない。一方、黒点部を示す図９（ｃ）の画像データの中央の濃度値「８０」は、画素濃度制限部１８によって「９５」に変換され、図９（ｃ）の画像データは図９（ｄ）の画像データに変換される。
【００４４】
本実施形態では、後述のように、３画素×３画素の欠陥検出用ブロック（画素ブロック）について各画素の濃度値を積算する積算演算が行われる。図９（ａ）に示されている正常部の画像データにおいて、太線で囲われた画素ブロック（欠陥検出用ブロック）内の濃度値を積算して濃度合計値を算出すると、濃度合計値は９００となる。また、図９（ｂ）に示されている薄汚れ欠陥部を含む画像データで同様の積算を行うと濃度合計値は８８０となる。
【００４５】
一方、図９（ｃ）に示されている黒点を含む画像データおいて、同様の積算演算を行うと濃度合計値は８８０となり、この黒点を含む画像データが画素濃度制限部１８で変換された画像データ（図９（ｄ））において、同様の積算演算を行うと濃度合計値は８９５となる。この濃度合計値８９５は正常部の濃度合計値９００に近い値である。
即ち、画素濃度制限部１８でデータを変換することにより、黒点部を含む欠陥検出用ブロックの濃度値の積算合計値８８０が、正常部の積算合計値９００に近い値８９５となる。従って、本実施形態では、８９５と８８０との間の適当な値に閾値を設定しておくことにより、薄汚れ欠陥のみを検出することができる。
【００４６】
次に図１０を参照して、ブロック積算部２２で行われる処理の内容を説明する。図１０（ａ）〜（ｃ）は、ブロック積算部に送られる濃度値を表す画像データの一部を示す。濃度値の横方向の並びは、画像データ生成手段２のラインセンサによって一時に取得される濃度値データであり、各行のデータは、検査対象物Ｓの移動に伴い順次取得される。
【００４７】
図１０（ａ）は、正常部（欠陥部を含まない部分）に対応する画像データに３画素×３画素の欠陥検出用ブロック３２（太線で囲まれた領域）が設定された状態を示しており、図１０（ｂ）は、薄汚れ欠陥部Ｆ（背景がグレーの領域）を含む画像データに３画素×３画素の欠陥検出用ブロック３４が設定された状態を示している。図１０（ｂ）の例では、設定された欠陥検出用ブロック３４が薄汚れ欠陥部Ｆと重なり、正常部との濃淡情報の差が最も大きくなっている。また、図７（ｃ）は、画像データは図７（ｂ）と同一であるが、欠陥検出用ブロックの位置が異なるため、薄汚れ欠陥部Ｆが隣接する４つの欠陥検出用ブロック（積算ブロック）３６、３８、４０、４４に跨っている。
【００４８】
図１０（ａ）では欠陥検出用ブロック３２内の濃度合計値は９００であり、図１０（ｂ）では欠陥検出用ブロック３４内の濃度合計値は８８０である。しかしながら、図１０（ｃ）では各欠陥検出用ブロック３６、３８、４０、４４内の濃度合計値は、それぞれ、８９１、８９６、８９９、８９４である。このように、図１０（ｃ）の例では、図１０（ｂ）と同様の薄汚れ欠陥部Ｆを含むにも拘わらず、図１０（ｂ）に比べて、各欠陥検出用ブロック内での濃度合計値が正常部の濃度合計値に近い値となり、各欠陥検出用ブロック内での濃度合計値に基づいて、薄汚れ欠陥部Ｆの有無を検出しにくい状態となっている。
【００４９】
本実施形態のブロック積算部２２では、欠陥検出用ブロックを１画素ずつ、縦あるいは横（行方向あるいは列方向）にずらしながら積算値を算出することで、図１０（ｂ）に示されているような状態を作り出し、薄汚れ欠陥部Ｆを確実に検出できるようにしている。
【００５０】
次に、ブロックの移動方法を具体的に説明する。
サイズが３×３の欠陥検出用ブロックを縦方向の移動を説明する。まず、画像メモリ２０に第１〜第３ラインの３ライン（行）分の画像データを記憶させ、ブロック積算部２２で第１〜第３ラインの３ライン分の濃度値を積算する（ステップ１）。次いで、画像メモリ２０に第４ラインの画像データを記憶させ、ブロック積算部２２で、ステップ１で算出した第１〜第３ラインの積算値に第４ラインの濃度値を加算するとともに第１ラインの濃度値を減算して第２〜第４ラインの３ライン分の積算値を得る（ステップ２）。さらに、画像メモリ２０に第５ラインの画像データを記憶させ、ブロック積算部２２で、ステップ２で算出した第２〜第４ラインの積算値に第５ラインの濃度値を加算するとともに第２ラインの濃度値を減算し、第３〜第５ラインの３ライン分の積算値を得る（ステップ３）。このような処理を繰り返すことにより、欠陥検出用ブロックが縦方向に１画素づつ、ずれてゆくことになる。
【００５１】
欠陥検出用ブロックの横（列）方向の移動を説明する。まず、画像メモリ２０に第１〜第３列の３列分の画像データを記憶させ、ブロック積算部２２で第１〜第３列の３列分の濃度値を積算する（ステップ１０）。次いで、画像メモリ２０に第４列の画像データを記憶させ、ブロック積算部２２で、ステップ１０で算出した第１〜第３列の積算値に、第４列の濃度値を加算するとともに第１列の濃度値を減算して第２〜第４列の３列分の積算値を得る（ステップ１２）。さらに、画像メモリ２０に第５列の画像データを記憶させ、ブロック積算部２２で、ステップ１２で算出した第２〜第４列の積算値に第５列の濃度値を加算するとともに第２列の濃度値を減算し、第３〜第５列の３列分の積算値を得る（ステップ１３）。このような処理を繰り返すことにより、欠陥検出用ブロックが横方向に１画素づつ、ずれてゆくことになる。
【００５２】
画素濃度制限部１８で制限された画素データは、画像メモリ２０に一時的に格納される。画像メモリ２０が最低限必要とするメモリ容量は、ブロック積算部２２で欠陥検出のために濃度値が積算される欠陥検出用ブロックの大きさに依存する。
【００５３】
上述したように、本実施形態では、ブロック積算部２２においてラインセンサの画素方向に３画素分、検査対象物Ｓの移動方向に３画素分のの拡がりを持つ欠陥検出用ブロックについて演算を行うため、２０４８画素のラインセンサを使用する場合、画像メモリ２０は、画像データ４行分すなわち２０４８×（３＋１）＝８１９２個の濃度値を格納するだけの容量が必要である。更に強調処理として、移動方向に隣接したブロック間で演算処理を行う場合には、係わるブロックサイズ分のメモリ容量が必要となる。
【００５４】
ブロック積算部２２で得られた積算データは、判定処理部２４において、予め設定され閾値メモリ２６に記憶されている閾値と比較され、欠陥の有無が判定される。
本実施形態では、欠陥判定用の閾値が検査対象物の地合変化等に応じて逐次、更新されるように構成されている。このような更新を可能とするため、閾値メモリ２６が２つの閾値保持領域を備えるように構成され、一方の領域を判定処理部２４が判定に使用する閾値を保持する領域とし、他方の領域を更新中の閾値を保持する領域としている。他方の領域で閾値の更新が完了すると、判定処理部２４が閾値を読み込むラインを他方の領域側に切り換え、更新済みの閾値で欠陥検出判定が行う。このような構成によって、正常部の濃度値が変動しても、欠陥の検出精度を一定に保つことができるようにしている。
【００５５】
本実施形態では、背景処理部１４における処理で、背景がほぼ均一の画像データが得られているので、閾値メモリ２６に設定される閾値は全画素で一定値とすることができる。しかしながら、背景処理を行わない場合等には、画素によって異なった閾値を使用する構成としてもよい。
【００５６】
図１１（ａ）は、画像データ生成手段２のラインセンサからの画像を１ライン分切り出した一例である。検査対象物の地合変動が非常に早く、図１１（ａ）の実線ラインが、すぐに図１１（ａ）の点線ラインに変化したとする。
このように地合変動が早いと、背景処理部１４の補正が追従できなくなることがある。この場合には、背景処理補正を行わず、隣接するブロック間の積算値の差分をとり、地合変動を打ち消す方法が効果的である。
【００５７】
しかしながら、スジ欠陥を検出するために非常に縦に長いブロックを設定した場合、背景の差が積算されて、図１１（ｂ）のように、差分処理後の背景が緩やかな傾斜をもつことがある。このときに図１１（ｂ）に点線で示すように閾値を全画素一定値にすると、非常にコントラストが低いスジ状の欠陥は検出が難しくなる。このため、図１１（ｃ）に点線で示すように、画素毎に閾値の値が異なるような構成をとることにより、誤検出をすることなく、欠陥を確実に検出することができる。
このように、検査対象物Ｓの状態に応じて、背景処理と閾値補正処理を組み合わせることで、非常に多くの検査対象に対応することが可能となる。
【００５８】
上述したように、本実施形態の欠陥検出装置では、ブロック積算部２２でブロックを縦、横に１画素ずつ移動させながら濃度値の積算値を得ている。このため欠陥のサイズが大きい場合、同一の欠陥に関する情報が複数出力されて、データ数が非常に多くなり、後段の処理に時間がかかることがある。
【００５９】
このため集約処理部２８では、予め集約範囲を設定しておき、範囲内での検出結果を一つにまとめて、データ出力部３０から出力する機能を持たせている。これにより、欠陥サイズが非常に大きい場合でも、欠陥の検出情報を必要以上に増大させることをなくすことができる。
【００６０】
本発明は前記実施形態に限定されることなく、特許請求の範囲に記載された技術事項の範囲内で種々の変更又は変形が可能である。
欠陥検出用ブロックの大きさ、形状も任意に変更することができ、例えば、細長形状のキズ欠陥等に対しては、欠陥検出用ブロックを正方形ではなく、適当な長さの長方形にすることが有効である。
さらに、上述した実施形態では、欠陥検出用ブロック内の濃度値を単純に積算しているが、各画素ごとに濃度値に重み付けをして積算を行っても良い。
【００６１】
また、欠陥検出用ブロックの積算値を周辺の欠陥検出用ブロックと演算する濃淡情報強調処理を行ってから、欠陥の検出判定を行っても良い。ここで行われる演算の目的は、更に濃淡情報を強調したいといことなので、差分（減算）が基本となります。より強調するためや、ノイズを目立たなくするように重み付け（加算、乗算の組み合わせ）をして差分をとってもよい。従って、この「演算」とは加算、減算、乗算の組み合わせとなる。濃淡情報強調処理として、画像処理の分野でよく知られた、差分、ソーベル微分、ラプラシアンなどを用いても良い。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】従来の欠陥検出装置の問題点を説明するための図面である。
【図２】従来の欠陥検出装置の問題点を説明するための図面である。
【図３】従来の欠陥検出装置の問題点を説明するための図面である。
【図４】従来の欠陥検出装置の問題点を説明するための図面である。
【図５】本発明の実施形態による欠陥検出装置の概略構成図である。
【図６】図５の欠陥検出装置の画像処理装置の構成を示す図面である。
【図７】図６の画像処理装置の画素斑補正部で行われる処理を説明する図面である。
【図８】図６の画像処理装置の背景処理部で行われる処理を説明する図面である。
【図９】図６の画像処理装置の画素濃度制限部で行われる処理を説明する図面である。
【図１０】図６の画像処理装置のブロック積算部で行われる処理の内容を説明する図面である。
【図１１】閾値の設定を説明するためのグラフである。
【符号の説明】
【００６３】
Ｓ：検査対象物
１：照射手段
２：画像データ生成
４：画像処理装置
６：画像入力部
１０：画素斑補正部
１４：背景処理部
１８：濃度制限部
２２：ブロック積算部
２４：判定処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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